风电分布模式及概率预测方法研究

【摘要】：随着世界各国对环境保护、节能减排、可持续发展等问题的日益关注,可再生能源发电技术越来越受到人们的重视。从技术和经济角度来看,目前风力发电是发展最快最成熟的可再生能源技术之一。近十几年来,风力发电成本已得到大幅下降,风电己具有与传统常规电源发电竞争的潜力,许多国家已把发展风力发电作为改善能源结构和保护生态环境的一种措施,纳入国家发展规划。由于自然风所具有的随机性、波动性和不可控性,使得风电场的输出功率波动很大,当风电穿透功率达到一定比例时,这种波动将对电网的安全稳定运行带来严重影响。因此,为了优化电网调度,减少旋转备用容量,提高风电穿透功率极限,满足电力市场交易需要,便于安排机组维护和检修,有必要对风电的分布特性进行研究,以加强相关应用的针对性。 目前的风电场风速分布特性分析主要服务于风电场规划或电能计划,通常由较长时间内的风速采样数据统计即可。然而,当需要应对更短时间,特别是与运行和控制时间级有关的问题时,服务于规划或电能计划的分布特性已不能完全适应新的需要,需要从新的角度展开深入研究。 本文首先从不同的应用环境出发,探讨了风电场风速分布的模式差异性。具体分析了可能造成模式差异化的主要因素,并从风速概率密度和条件风速概率密度分布中提取出特征风速、形状与尺度系数、概率偏度等指标,以考察不同分布所表现出的模式差异性。某实际风电场风速分布特征数据分析结果表明,从不同角度统计的分布特性,存在明显的模式差异性,这说明,不同的应用需要采用与其对应的统计规律。 根据上述提出的模式差异性特征指标,建立了风电场自身专用的风电分布模式库,以方便用户对历史模式的查询和匹配。模式库包含管理、更新、归并和用户4个基本模块。其中,管理模块负责基本模式库的建立和维护,并用本文提出的相似度函数衡量和匹配模式;更新模块负责将风电场运行产生的新风况数据加入到历史数据库中,以对基本模式库进行更新,从而使模式库得到不断丰富,并准确反映风电场模式特征;归并模块负责在模式冗余的情况下进行模式归并,精简模式库,保持模式库实用性和高效性;用户模块与管理模块互相协调,处理用户与模式库的交互操作。 论文最后应用时间序列模型对风电场实际风速数据进行确定性预测建模,并对未来风速进行一步预测。根据预测时刻的临时分布模式,通过与风电场模式库的匹配方式,并结合风电机组功率特性曲线,即可得到具有概率意义的风电场风速和功率预测结果。概率预测信息能够适应电力系统短期风电调峰、并合理安排系统旋转备用的需要。 本文主要研究内容得到了国家自然科学基金项目(50877014)的资助。预期研究成果将对风电场的建设、运行以及接入电力系统后的调度与控制,具有指导意义。 【关键词】：风电场 条件概率 分布特性 模式分析 预测
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 课题研究的目的和意义9-11
• 1.2 国内外在该方向的研究现状11-16
• 1.2.1 风速分布模型研究现状11-13
• 1.2.2 风速及风电机组输出功率预测研究现状13-15
• 1.2.3 相关研究总体上存在的不足之处15-16
• 1.3 本文主要研究内容16-17
• 第2章 风电场风电分布模式的差异性分析17-28
• 2.1 引言17
• 2.2 风电场风电分布模式存在的客观性17-18
• 2.3 影响风速分布模式差异性的主要因素18-19
• 2.4 风速分布模式差异性的考察指标提取19-22
• 2.4.1 基于风速概率密度分布的指标提取19-20
• 2.4.2 基于条件风速概率密度分布的指标提取20-22
• 2.5 算例分析22-27
• 2.5.1 不同模式下的风速概率密度分布差异性23
• 2.5.2 条件风速概率密度分布特征指标23-27
• 2.6 本章小结27-28
• 第3章 风电场风电分布模式库的建立28-42
• 3.1 引言28
• 3.2 风电场风况数据处理28-30
• 3.2.1 数据验证28-29
• 3.2.2 缺测数据的订正29-30
• 3.2.3 数据格式的转换30
• 3.3 风电场模式库结构设计30-39
• 3.3.1 模式库管理模块31-35
• 3.3.2 模式库更新模块35-37
• 3.3.3 模式库归并模块37-38
• 3.3.4 模式库用户模块38-39
• 3.4 算例分析39-40
• 3.5 本章小结40-42
• 第4章 基于模式库的风电概率预测方法42-59
• 4.1 引言42
• 4.2 基于时间序列法的风速和风电场功率预测42-51
• 4.2.1 时间序列统计模型43-45
• 4.2.2 时间序列建模过程45-50
• 4.2.3 时间序列预测模型的建立50-51
• 4.3 综合风电分布模式库和时间序列法的风电概率预测51-52
• 4.4 算例分析52-58
• 4.5 本章小结58-59
• 结论59-61
• 参考文献61-65
• 攻读学位期间发表的学术论文65-67
• 致谢67

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